ASP 3.0 动态网页实务经典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国青年出版社

作者:张春荣

出品人:

页数:804

译者:

出版时间:2000-9-1

价格:75.00

装帧:平装（带盘）

isbn号码:9787500639640

丛书系列:

图书标签:

• ASP
• NET
• ASP 3
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• 动态网页
• 网页开发
• 经典教程
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• 技术
• 开发
• Web开发
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好的，为您构思一份与《ASP 3.0 动态网页实务经典》无关，但内容详实、风格专业的图书简介。 --- 图书名称：《现代数据科学与Python实战应用》 图书简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。本书旨在为技术人员、数据分析师以及渴望深入理解数据科学领域的专业人士提供一套系统、实用的学习路径。我们不侧重于晦涩的理论推导，而是聚焦于如何运用当今最流行、最高效的工具——Python及其强大的生态系统——解决真实世界中的复杂数据问题。 本书的编写基于“理论与实践相结合”的指导思想，力求在介绍核心概念的同时，辅以大量基于实际数据集的案例分析和代码实现。我们坚信，只有亲手操作和调试代码，才能真正掌握数据科学的精髓。 第一部分：数据科学基石与Python环境搭建 (Foundation and Environment Setup) 本部分将作为读者进入数据科学领域的坚实起点。我们首先会详细介绍现代数据科学的工作流程，包括问题定义、数据获取、清洗、探索性分析到模型构建的完整生命周期。 Python环境的精选：我们将详细指导读者如何配置一个高效的Python开发环境，重点介绍Anaconda发行版的安装与管理，虚拟环境（如`conda`和`venv`）的最佳实践，确保项目环境的隔离性和可复现性。 核心库的快速入门： NumPy (Numerical Python)：深入讲解其强大的多维数组对象`ndarray`，以及向量化操作的原理。我们将探讨如何利用NumPy进行高效的数值计算，这是后续所有复杂分析的基础。 Pandas (Panel Data)：本书将Pandas视为数据处理的瑞士军刀。我们将详细剖析`DataFrame`和`Series`的数据结构，涵盖数据导入导出（CSV, Excel, SQL）、索引操作、数据对齐与重塑（如`pivot`、`melt`）等关键技能。特别强调缺失值（NaN）的处理策略和时间序列数据的处理技巧。 第二部分：数据探索性分析与可视化 (Exploratory Data Analysis & Visualization) 数据的价值往往隐藏在原始形态之下。本部分致力于教授读者如何通过细致的探索性数据分析（EDA）揭示数据背后的故事、发现潜在的模式和异常点。 数据清洗与预处理的高级技巧：超出基础的缺失值填充，我们将深入讨论异常值的检测方法（如Z-Score、IQR），分类变量的编码策略（One-Hot Encoding, Target Encoding），以及特征缩放（Standardization vs. Normalization）在不同模型中的适用性。 强大的可视化语言——Matplotlib与Seaborn： Matplotlib：作为基础绘图库，我们将教授其面向对象的API，实现对图表元素的精细控制，包括次坐标轴、自定义图例和注释。 Seaborn：基于Matplotlib的统计可视化库。我们将通过丰富的统计图表类型（如分布图、关系图、回归图），展示如何快速生成美观且信息量丰富的图形，帮助理解变量间的复杂关系。 交互式可视化：引入Plotly/Bokeh，展示如何创建可交互的Web端图表，提升分析报告的动态感和用户体验。 第三部分：机器学习核心算法与Scikit-learn实践 (Machine Learning Fundamentals with Scikit-learn) 本部分是本书的核心，系统介绍监督学习与无监督学习的主要算法，并完全基于业界标准的`Scikit-learn`库进行实现。 模型构建与评估的完整流程： 1. 数据划分：训练集、验证集与测试集的科学划分。 2. 模型选择：根据业务场景选择合适的算法。 3. 超参数调优：深度剖析网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Randomized Search）的原理与应用，介绍交叉验证（Cross-Validation）的正确使用方法。 4. 性能度量：针对分类问题（精确率、召回率、F1-Score、ROC/AUC）和回归问题（MSE, RMSE, $R^2$）进行详尽的讲解与代码演示。 经典算法的深度解析与实战： 回归模型：线性回归、岭回归与Lasso回归的正则化思想。 分类模型：逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）的几何解释。 决策树与集成方法：详细解析决策树的构建过程，并重点讲解集成学习的强大威力——Bagging（随机森林）和Boosting（AdaBoost, XGBoost/LightGBM的引入）。 无监督学习的应用： 聚类分析：K-Means的优化与K值选择。 降维技术：主成分分析（PCA）在特征压缩和可视化中的应用。 第四部分：数据科学前沿与工程化考虑 (Advanced Topics and MLOps Introduction) 为了让读者具备将模型投入生产环境的能力，本部分将视角扩展到更贴近实际工程的领域。 时间序列分析的初步接触：介绍时间序列数据的特点（趋势、季节性、残差），并基于Statsmodels库演示ARIMA模型的构建思路。 模型可解释性（XAI）：在“黑箱”模型盛行的当下，理解模型决策至关重要。我们将介绍LIME和SHAP等工具的基本原理，帮助读者解释复杂模型对特定预测的影响。 走向生产环境：简要探讨模型持久化（使用Joblib/Pickle保存模型）、RESTful API接口的初步设想（结合Flask/FastAPI框架的基础概念），为读者搭建起从Jupyter Notebook到实际部署的桥梁。 本书的特色在于其代码的即时运行性和高度的实操性。所有代码片段均经过严格测试，并配有详细的注释，确保读者能够无障碍地跟随教程，真正实现“学以致用”。通过阅读本书，您将构建起一套坚实的数据科学技能体系，能够独立应对企业级的数据挑战。

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2002年12月23日借。

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